WGAN pytorch实现 pytorch web

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davisl 2023-10-30 13:56:00

文章标签 WGAN pytorch实现 pytorch 分类前端人工智能 文章分类 PyTorch 人工智能

介绍

我们本次实现的目标是将本地的图像分类或者目标检测等等深度学习算法部署成web在线预测的形式。效果图如下，在线图像分类网站大概的设计是有五个可以选择的模型，第二步是可以选择一些照片用来测试分类，同样可以自己本地上传一些照片，最后输出分类的结果和FPS。调试好本地的web之后就部署在服务器上。

WGAN pytorch实现 pytorch web_分类

WGAN pytorch实现 pytorch web_分类_02

代码部分

环境安装

推荐使用conda下载安装环境，安装命令如下,这里推荐使用python3.7-3.9，为最终部署准备，尽量和服务器一致。根据自己本地的环境安装torch版本，pytorch官方版本下载命令,最后在下载安装一下streamlit，这个库专门为机器学习而打造的web库。注意点，不要直接pip install requirements.txt，这里的txt库不全，主要是在服务器部署阶段也会使用这个txt来安装环境，如果有streamlit的部分库会安装失败，我已经把部分库删掉了。

conda create -n web python=3.7
activate web
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
pip install streamlit

运行案例

下载代码github链接下载到本地

WGAN pytorch实现 pytorch web_分类_03

切换到当前文件夹下，之后在（学习D:>代码>2022learn>web>\image_classification_timm_app）这个位置点积一下，输入cmd进入终端

WGAN pytorch实现 pytorch web_前端_04

在输入activate web进入到创建好的虚拟环境中

WGAN pytorch实现 pytorch web_WGAN pytorch实现_05

最后一步，streamlit run app.py就可以直接弹出本地的web了

代码讲解

主要是使用torch自带的模型和权重，自己训练也可以，不少需要将权重也一并上传到github中。这里我简单的构建了五个模型，通过网页可以进行选择模型。

from torchvision import models, transforms
import torch
from PIL import Image
import time
def predict(image_path,option):
    if option =="resnet101":
        model = models.resnet101(pretrained=True)
    elif option =="resnet50":
        model = models.resnet50(pretrained=True)
    elif option == "densenet121":
        model = models.densenet121(pretrained=True)
    elif option == "shufflenet_v2_x0_5":
        model = models.shufflenet_v2_x0_5(pretrained=True)
    else:
        model = models.mobilenet_v2(pretrained=True)

    #https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html
    transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
    mean=[0.485, 0.456, 0.406],
    std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )])

    img = Image.open(image_path)
    batch_t = torch.unsqueeze(transform(img), 0)

    model.eval（)
    t1 = time.time()
    out = model(batch_t)
    t2 = time.time()
    fps = round(float(1 / (t2 - t1)), 3)
    with open('imagenet_classes.txt') as f:
        classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
    prob = torch.nn.functional.softmax(out, dim=1)[0] * 100
    _, indices = torch.sort(out, descending=True)
    return [(classes[idx], prob[idx].item()) for idx in indices[0][:5]],fps

streamlit这个库是专门做web使用，官方有很详细的教程，看一遍说明文档就可以自行设计网页。streamlit链接，学习文档链接

import streamlit as st
from PIL import Image
from clf import predict
import time
st.set_option('deprecation.showfileUploaderEncoding', False)

st.title("VisualFeast Simple Image Classification App")
st.write("")
st.write("")
option = st.selectbox(
     'Choose the model you want to use?',
     ('resnet50', 'resnet101', 'densenet121','shufflenet_v2_x0_5','mobilenet_v2'))
""
option2 = st.selectbox(
     'you can select some image',
     ('image_dog', 'image_snake'))

file_up = st.file_uploader("Upload an image", type="jpg")
if file_up is None:
    if option2 =="image_dog":
        image=Image.open("image/dog.jpg")
        file_up="image/dog.jpg"
    else:
        image=Image.open("image/snake.jpg")
        file_up="image/snake.jpg"
    st.image(image, caption='Uploaded Image.', use_column_width=True)
    st.write("")
    st.write("Just a second...")
    labels, fps = predict(file_up, option)

    # print out the top 5 prediction labels with scores
    st.success('successful prediction')
    for i in labels:
        st.write("Prediction (index, name)", i[0], ",   Score: ", i[1])

    # print(t2-t1)
    # st.write(float(t2-t1))
    st.write("")
    st.metric("", "FPS:   " + str(fps))

else:
    image = Image.open(file_up)
    st.image(image, caption='Uploaded Image.', use_column_width=True)
    st.write("")
    st.write("Just a second...")
    labels,fps = predict(file_up,option)

    # print out the top 5 prediction labels with scores
    st.success('successful prediction')
    for i in labels:
        st.write("Prediction (index, name)", i[0], ",   Score: ", i[1])

    # print(t2-t1)
    # st.write(float(t2-t1))
    st.write("")
    st.metric("","FPS:   "+str(fps))